114
tổng quát bằng các phương pháp thống kê khác nhau, trong đó có cả
những mô hình bao gồm các thủ tục kết hợp. Những dự báo về nhiệt độ
nước lớp mặt Bắc Đại Tây Dương và lượng băng biển Baren đã cho thấy
sự ưu việt của việc sử dụng các mô hình đa chiều so với các dự báo
những chuỗi đặc trưng hải dương xuất phát trực tiếp bằng các
mô hình
một chiều cả về phương diện hiệu quả lẫn thời gian báo trước.
Nếu như kết quả thứ nhất (vận dụn
g các mô hình xác suất một chiều)
đã khá quen thuộc và được thực tiễn dự báo khẳng định [65, 146, 151],
thì kết quả thứ hai
− cho phép ta theo cách mới nhìn nhận những khả
năng dự báo các tham số tổng quát. Thật vậy, sau khi phân tích những dự
báo đã thực hiện, ta thấy rằng cách tiếp cận này cho phép: a) Dự báo quá
trình đa chiều mà không phải tăng số chiều của mô hình dự báo; b) Tăng
thời gian báo trước của dự báo không phải do ngoại suy các tham số mô
hình, mà do sự ổn định của các hàm cơ sở, tức tính tới tính liên hệ của
trường hay của các
chuỗi thời gian.
Dự báo phân
bố không gian của phù du sinh vật ở biển Na Uy bằng
cách xây dựng vectơ các lớp trạng thái phản ánh những xu thế hiện đại
trong thủy sinh học
– dự báo những đại lượng sinh khối phù du sinh vật
cụ thể hiện thời chưa thể thực hiện được do cấu trúc phức tạp của thông
tin xuất phát. Trong đó lời giải dự báo trở thành nhiều phương án. Ở đây
cần nhận thấy rằng nếu không tiến hành chẩn đoán bằng các phương pháp
phân tích thống kê đa chiều khác nhau, thì về nguyên tắc không thể đạt

M
chiều các trạng thái, số chiều của nó được xác định bằng
số biến trong vectơ quan trắc. Ở đây trước mắt nhà nghiên cứu mở ra vô
vàn những mối liên hệ giữa các biến mà sau này được thể hiện sáng rõ
qua những thành phần chính, những nhân tố, những lớp, những kiểu, làm
cho việc lý giải các cơ chế vật lý phức tạp được dễ dàng hơn nhiều.
Vận dụng các phương
pháp phân tích thống kê đa chiều khác nhau sẽ
giúp rất nhiều phân tích toàn diện những quá trình hải dương. Một mặt,
đó là do chúng ta đã nhận thức được rằng không thể mô tả sự đa dạng
phong phú vô cùng của những trạng thái các quá trình hải dương bằng
một mô hình tuyệt hảo nào đó, vì những kiểu mô hình khác nhau có sứ
mệnh thực hiện những chức năng khác nhau và giành cho những mục 115
đích khác nhau. Mặt khác, để nhìn nhận các quá trình dưới "những góc
độ khác nhau", ví thể như ta xoay cái khối lập phương dữ liệu, cần phải
vận dụng những phương pháp phân tích thống kê đa chiều khác nhau:
Mức độ mô tả biến động quá trình bằng một phương pháp cụ thể và cấu
trúc thống kê của phần dư chưa được nó mô tả, sẽ quy định sự cần thiết
vận dụng một phương
pháp khác nữa.
Với cách tiếp cận nà
y đã cho phép người ta từ bỏ việc khảo sát
những mối liên hệ giữa các yếu tố riêng lẻ và chuyển sang phân tích tổng
hợp các quá trình nói chung. Theo chúng tôi, đây chính là câu trả lời đầy
đủ cho câu hỏi thứ nhất, nó diễn giải bản chất của phương pháp luận mà
chúng tôi đề xuất để nghiên cứu những quá trình hải dương.
Những kết quả đã nhận được trong

Thứ b
a, chúng tôi đã hiện thực hoá ý tưởng kết hợp một số mô hình
dự báo vào thực tiễn hải dương học. Giải pháp này tỏ ra có thành quả
−
tính bất định mô tả thống kê sự tiến triển của quá trình đã giảm đi đáng
kể, và do đó, hiệu quả các dự báo và tính khả báo thống kê của chúng
tăng lên.
Hiển
nhiên, chúng tôi cũng hiểu rằng để phán quyết cuối cùng về triển vọng
của cách tiếp cận này, đòi hỏi không những phải thử nghiệm thêm với nhiều quá
trình dự báo và kiểm tra, mà chủ yếu là những đánh giá của các chuyên gia đã từng
ít nhiều sử dụng những phương pháp thống kê phân tích đa chiều trong thực tiễn
của mình. Những kết quả chẩn đoán và dự báo thống kê các quá trình hải dương

đã trình bày trong sách có thể tỏ ra quá phức tạp đối với độc giả trong thực thi thực
tiễn. Chúng tôi nghĩ rằng điều đó không nghiêm trọng lắm, bởi vì đến nay đã có
nhiều bộ chương trình thực dụng các loại giúp giảm nhẹ đáng kể mặt tính toán của
hệ phương pháp này.

ААНИИ, вып. 279, с. 105-112
7. Алексеев Г. В. Николаев Ю. В., Романов В. А. (1985)
Норвежскская энергоактивная зона. Итоги науки и техники.
Атмосфера, океан. космос. Программа "Разрезы", Наука, М., т. 6,
с. 45-62
8. Андрукович Н. Ф. (19
74)
Некоторые свойства метода главных компонент. Многомерный
статистическии анализ в сониало-экономических исследованиях.
Наука, М. с. 189-228
9. Андрюшенко В. И. (1985)
Способ вероятностного прогноза непериодических колебании
уровня моря. Труды ААНИИ, вып. 389, с. 89-93
10. Асмус В. В. и др. (1988)
Программный комплекс кластеризации многозональных ланных.
Исследование Земли из космоса, МоЗ. с. 86-94
11. Асмус В. В. и др. (1986)
Ккаст
ерныи анализ самолётных радиолокационных изображений
ледяного крова. Труды ГосНИИЦИПР. вып. 25, с. 64-72
12. Афифи А., Эйзен С. (1982)
Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. Мир,
М., 488 с.
13. Багров Н. А. (1982)
Объединение нескольких прогнозов. Метеорология и
гидрологии, Nо 8
14. Багров Н. А. (1962)
О комплексном методе прогнозов. Метеорология и гидрология,
Nо 4
15. Багров Н. А. (197

23. Белкин И. М. (1984)
О методике объвктивного выделения водных масс. Труды
ВНИИГМИ-МЦД, вып. 102, с. 146-156
24. Белкин И. М. (1986)
Морфолого-статистичвская объективная классификация верти-
кальных профилей гидрофизических параметров. Доклады АН
СССР. 286,
Nо 3, с. 707-711
25. Белкин И. М. (1981)
Методы анализа вертикальных профилей гидрофизических
параметров. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып. 90. с. 60-67
26. Белкин И. М., Семенов А. В. (1984)
Сплайновая интерпо.пяция вертика.льных профилей гидрофи-
зических параметров. Обзор проблемы и методов интерполяции.
Труды ВНИИГМИ-МЦД. вып. 102, с. 135-145
27. Беляев В.И. (1973)
Обработка и теоретический ана
лиз океанологических наблю-
дении. Наукова думка, Киев, 295 с.
28. Беляев В.И., Бунимович Л. А. (1983)
Метолика классификации участков записей мелкомасштабных
флуктуаций гидрофизических полей. Океанология. 23, Мо 5. с.
882-886
29. Борман Б. А., Ларин Д. А., Позднякова Ф. Г. (1986)
Классификация полей аномалии теплогвого баланса северной
части Атлантического океана. Труды ВНИИГМИ-МЦД. Nо 122,
с. 3-42
30. Благу
ш П. (1989)
Факторный анализ с обобшениями. Финансы и статистика, М.,

Исследование гидрофизическои структуры бассейна Карибского
моря с применением кластер-анализа. Докл. АН УССР, Nо 12. с.
12-15
39. Вайновский П. А. (1984)
0 факторном анализе вертикального распределения плотности
воды. Труды ЛГМИ, вып. 87
40. Вайновский Н. А., Кондратьев А. В. (198
7)
Стохастическое моделирование термического режима верхнего
слоя Норвежского моря. Гидрометеорологические пропессы в
промысленных раионах Северной и Южной Атлантики. Изд.
ЛМИП, Л., с. 80-85
41. Вайновский Н. А., Масловский М. И. (1989)
Крупномастабные фронтальные зоны Норвежского моря. В кн.
“Исследование южной части Норвежского моря”. Гидрометео-
издат., М., с. 30-34
42. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э., Малеко Н. В. (199
0) 118
0 вероятностном прогнозировании температуры воды в океане
(байесовский подход). Труды ЛГМИ, вып. 106
43. Вайновскии Н. А., Титов Ю. Э., Трушина Т. В. (1989)
Результаты комплексирования статистических моделей прог-
ноза. Труды ЛГМИ, вып. 105, с. 32-36
44. Вайновский Н. А., Титов Ю. Э. (1989)
Методические рекомендадии по статистико-вероятностному
прогнозированию океанологических характеристик. Мурманск.
93 с.

Л., с. 3-15
52. Воробьев В. Н., Титов Ю. Э. (1986)
Сезонная изменчивость ентальпии вол и адвекции тепла в
северной части Атлантического океана. Научи. тр. (межвузов-
ские): Исследование крупномасштабного взаимодействия океана
и атмосферы в Северной Атлан
тике. Изд. ЛПИ, Л.
53. Вязилов Е. Д. (1981)
Применение методов объективного анализа для восстановления
океанографических полей. Труды ВНИИГМИ-МЦД, Nо 80. с. 50-
60
54. Гаврилин Б. Л., Мирабель А. П. (1973)
Методы параметризации крупномасштабных океанологических
процессов. Окванология, Т. 3, Nо 6
55. Галеркин Л. И. (1984)
Двумерная статистика термогалинных полеи и водные массы
Северной Ат
чантики. Труды ВНИИГМИ-МЦД, вып. 102. с. 108-
134
56. Галеркин Л. И. и др. (1978)
Опыт машинной кпассификации кривых вертикального распре-
деления температуры волы, солености, плотности, скорости
звука и их вертикальных градиентов. Труды ВНИИГМИ-МЦД.
вып. 45, с. 126-138
57. Гандин Л. С. (1963)
Объективные анализ метеорологических полей. Гидрометеоиз-
дат., Л., 287 с.
58. Гандин Л. С. (1967)
О применен
ии метода канонических корреляций в метеорологии.

центра СССР. вып. 278, с. 108-126
67. Дапенко Н. М. (1987)
Анализ естественных составляюших поля температуры водной
поверхности океанов северного полушария. Труды Гидромет-
центра СССР, вып. 278, с. 108-126
68. Даценко Н. М., Перфиилов В. И., Сонечкин Д. М. (198
3)
Методика расчета естественных составляюших метеороло-
гических полей. Изв. АН СССР, ФАО, т. 19. Мо 4, с. 348-356
69. Драган Я. П., Рожков В. А., Яворский И. Н. (1987)
Методы вероятностного анализа ритмики океанологических
процессов. Гидрометеоизлат., Л., 319 с.
70. Дрейпер Н., Смит Г. (1973)
Прикладной регрессионный анализ. Статистика, М., 392 с.
71. Дрыгина И. А., Смирнов Н. П., Саруханян Э. И. (1977)

06 использовании компонентного анализа при разработке
методики долгосрочного прогноза .педовитости арктических
морей. Труды ААНИИ. вып. 341, с.119-141
72. Дубров А.М., Мазуров М. Е. (1980)
Анализ статистических связей в одномерном и многомерном
анализе. Финансы и статистика, М., 150 с.
73. Дуброскии С. А. (1982)
Прикладной многомерные статистический анализ. Финансы и
статистика, М 216 с.
74. Жамбю М. (198
8)
Иерархический кластерный анализ и соотвествия. Финансы и
статистика. М., 342 с.
75. Жуковская М., Мучник И. Б. (1976)

Ташкенте методом дискриминантного анализа. Труды
САРНИГМИ, вып. 58 (73)
85. Имас Л. И., Шмакова В. С. (1976)
Дискриминантныи анализ и прогноз. Труды САРНИГМИ, вып.
22 (103)
86. Иереског К. Г., Клован Д., Реимент Р. А. (1980)
Геологический факторный анализ. Недра. Л., 223 с. 120
87. Калашников П. А. (1985)
Первичная обработка гидрологическои информации: физикохи-
мические свойства морской волы. Гидрометеоиздат., Л 152 с.
88. Карандашева Т. Г. (1985)
Сезонная изменчивость термической стратификации вод Нор-
вежского и Гренландского мореи. Метеорология и Гидрология.
Nо 3, с. 83-89
89. Карнаухов А. А. (1982)
О возможности определения термической и соленостной
структуры водных масс по одному или двум параметрам на
поверхности. В кн. “Ги
дрофизические исследования в северной
части Тихого океана”. Влаливосток, с. 37-44
90. Карнеев Г. А. (1970)
О некоторых особенностях разложения метеорологических
полей по системам ортогональных функций. Труды Гидромет-
центра СССР, вып. 64. с. 69-80
91. Карнеев Г. А. (1970)
Статистическая ортогонализация случайных векторов и прогноз
случайных полей. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 64, с. 81-90

полей Северной Атлантики. Под ред. А. С. Монина. Гидрометео-
издат., М., 1982, 164 с.
101. Клюквин Л. Н. (1977)
0 методике интерпо.пяции океанографических характеристик с
помошью ЭВМ. Труды ААНИИ, т. 342, с. 64-79
102. Ковалев Е. Г., Николаев Ю. В Прямиков С. А. (1981)
Автоматизация поисков оптимальных предсказателей и постро-
ения прогностических схем. Тру
ды ААНИИ, т. 372. с. 44-52
103. Колесник Ю. Д., Волох Ф. Ф. (1981)
Применение факторного анализа для изучения распределения.
поведения и прогнозирования улова япо поморской сардины.
Итоги исследований по вопросам рационального использования
и охраны биоресурсов Сахалина и Курильских о-вов. Южно-
Сахалинск, с. 37-39
104. Колмогоров А. Н. (1986)
Теория вероятностей и математическая ст
атистика. Наука. М
534 с.
105. Кравчук М. А., Саруханян Э. И. (1983)
Изучение 14-месячных колебании уровня Мирового океана с
помошью метода главных компонент. Труды ААНИИ, т. 371. с. 2
1-30
106. Кротова В. А., Мезенцова Т. И., Шимараев Н. Н. (1984)
Эмпирические модели вертикального распределения темпера-
туры и плотности воды в Балтийском море глубже 300 м. В кн.
“Гидрология Байкала и пру
гих водоемов”. Наука. Новосибирск,
с. 31-40
107. Куприянова Т. П. (1977)

115. Мешерская А. В. и др. (1970)
Естественные составляюшие метеорологических полей. Гидро-
метеоиздат., Л., 160 с.
116. Минский Д. С., Чижевский А. М. (1982)
Быстрая ба
йесовская классификация многозональных изобра-
жений. Исследование Земли из космоса. Nо 1. с. 52-59
117. Мирвис В. М. (1975)
К вопросу об объективизации проведения границ в задачах
прикладной классификации климатов. Труды ГГО. вып. 330, с.
156-170
118. Миронов Е. У. (1981)
Представление положения кромки льда посредством разложения
на естественные ортогональные составляюшие. Труды ААНИИ,
т. 384, с. 45-52
119. Монин А. С., Камен
кович В. И., Корт В. Г. (1974)
Изменчивость Мирового океана. Гилрометеоиздат., Л., 264 с.
120. Монин А. С. (1969)
Прогноз погоды как задача физики. Наука, М., 184 с.
121. Мордвинов В. И., Репинская Р. П. (1988)
Разложение случайных процессов на косоугольные составля-
юшие и возможности его применения в метеорологии. Труды
ГГО, вып.516, с.121-127
122. Мостеллер Ф., Тычки Дж. (1981,
1982)
Анализ данных и регрессия. Финансы и статистика, М., вып. 1, 2
123. Налимов В. В. (1971)
Теория эксперимента. Наука, М., 207 с.
124. Никифоров С. Г., Шпайхер А. О. (1980)

годового стока Верхней Волги. Информ. Бюлл. ИБВВ АН СССР,
Nо 12, с. 67-73
132. Николаев Ю. В., Саруханян Э. И., Смирнов Н. П. (1970)
Применения дискриминантного анализа при определении
различий между классам. Информ. Бюлл. ИБВВ АН СССР, Nо 8,
с.
!8-25
133. Обухов А. М. (1954)
Статистическое описаие непрерывных полей. Труды Геофизи-
ческого ин-та АН СССР, вып. 24 (151), с. 3-42
134. Оганесян В. Б. (1978)
Каноническая коррелядия температурных полей атмосферы и
океана. Метеорология и гидрология, Nо 2, с. 42-51
135. Орлов Н. Э. (1983)
Метод долгосрочного прогноза среднемесячной ледовитости
районов северо-западной части Атлантического океана. Труды
ААНИИ, т. 385, с. 46-49
136. Островский А. Г., Питербарг Л. И. (1986)
О стати
стической предсказуемости температуры поверхности
океана. Изв. АН СССР. ФАО, Nо 4
137. Островский А. Г., Питербарг Л. И. (1988)
Динамико-стохастическая молель лолгопериолных колебаний
уровня моря. Океанология, т. 28, Но 6, с. 918-924
138. Перфилов В. И. (1982)
О собственных значениях выборочной корреляционной матрицы
метеорологических полеи. Труды Гидрометцентра СССР, вып.
243, с.1
14-119
139. Песаран М., Слейтер Л. (1984)

зондирования окружаюшей срелы”. Тру
ды 1-ого Межведом.
совеш. Изд. ИРЭ АН СССР, с. 109-112
148. Поляков Г. Г., Хаибуллина Л. С. (1984)
О прогнозировании полеи с использованием канонических
корреляций. Трупы ЗапСибНИИ, вып. 66, с. 85-99
149. Покровский Б. Н., Мартышенко С. Н. (1981)
Применение метода многомернои статистической классифи-
капии при изучении гидрофизических полеи. В кн. “Автомати-
запия океанологических исследовании”. Владивосток, с. 103-
106
150. Праги У. (1984)
Факторный анализ как метод решения проблемы классификапии
в географии. В кн. “Математико-географическое моделирование
территориальных систем”. Изд. КГУ, Казань, с. 47-54
151. Привальский В. Е. (1985)
Климатическая изменчивость (стохастические модели. предска-
зуемость, спектр). Наука, М., 182 с.
152. Прошутинский А. Ю., Уранов Е. Н. (1985)
Комплексный метод прогноза сгонно-нагонных колебаний 123
уровня на устьевом взморье Енисея в зимний период с заблаго-
временностью 2-3 суток. Труды ААНИИ, т. 389. с. 78-85
153. Рабочая книга по прогнозированию. Мысль, М., 1982, 423 с.
154. Репинская Р. П., Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1975)
Прогноз поля давления экстраполированием параметров разло-
жения по е.о.ф Труды ЛГМИ, вып. 53. с. 124-133
155. Рожков В. А., Трапез

Факторный анали
з обшего природного пропесса, формируюшего
гидролого-гидрохимический режим восточной части Каспия. В
кн. “Вопросы промысловой океанологии Мирового океана”.
Мурманск, с. 10-101
165. Семенов Ю. Л. (1986)
Эмпирическая модель гидрохимических условий восточной
части Среднего и Южного Каспия на основе факторного анализа.
Гидрохимические материалы, т. 94. с.90-103
166. Семовскии С. В., Белкин И. М. (1986)
Климатолого-статисти
ческая модель востановления
вертикальных профилей гидрофизических параместров. Докл.
АН СССР, т. 287, Nо 1, с.208-210
167. Симонов А. И. и др. (1988)
Химико-океанографическое районирование и гидрохимический
режим Мирового океана. Докл. АН СССР. т. 299, Nо 4, с. 981-985
168. Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1974)
О применении многомерного анализа в гидрологии. Труды
ИБВВ АН СССР, вып. 26 (29). с. 1
80-206
169. Скляренко В. Л., Смирнов Н. П. (1977)
О формальных и неформальных аспектах применения многомер-
ного анализа в гидрометеорологии. Труды ААНИИ, т. 342, с. 5-23
170. Смирнов Н. П., Вайновский П. А. (1989)
Исследование структуры гидрофизических полей методом
факторного анализа. Метеорология и гидрология, Nо 1. с. 10 1-
103
171. Смирнов Н. П., Кондратьев А. В., Вайновский П. А. (1987)
Статист

Тихого океана методом потенциальных функции. Труды ВНИ-
ИГМИ-МЦД, 101, с.27-40
179. Степанов В. И. (1983)
Океаносфера. Мысль, М., 270 с.
180. Тер-Мкртчян (1970)
О применении лискриминантного ана.лиза для улучшения
статис
тических прогнозов по методу множественной регрессии.
Труды Гидрометцентра. вып. 64, с. 130-139
181. Титов Ю. Э. (198 1)
Об использовании метода разложения рядов гидрометеороло-
гических элементов по естественным ортогональным функциям
времени. Научн. труды (межвузовские): Исследование и
освоение Мирового океана. Изд. ЛГМИ, Л., вып. 77, с. 46-50
182. Трофимов А. М. (1977)
Математические методы и в физической географии. Изд. КГУ,
Казань
183. Тру
сенков С. Т. (1986)
Климатическая пространственная структура полей температуры
поверхности северной части Тихого океана. Прерпринт ИАПУ
ДВНЦ АН СССР, Владивосток. 30 с.
184. Трусенков С. Т. (1988)
Эмпирические ортогональные функции температуры поверх-
ности севернои части Тихого океана. Прерпринт ИАПУ ДВНЦ
АН СССР. Владивосток, 24 с.
185. Трусенков С. Т., Трусенкова О. О. (1984)
Анапиз геофизических полей на основе многомерных статис
ти-
ческих методов. Прерпринт ИАПУ ДВНЦ АН СССР, Влади-

Современный факторный анализ. Статистика, М., 486 с.
195. Ха
устов А. П. (1984)
Факторная модель формирования подземного стока в бассейне
оз. Байкал. В кн. “Гидрология Байкала и лругих водоемов”.
Наука, Новосибирск, с. 129-138
196. Хей Дж. (1987)
Ввеление в методы байесовского статистического вывода.
Финансы и статистика, М., 335 с. 125
197. Цехоцкая Л. К., Злобин В. С. (1977)
Опыт применения метола раз.пожения океанологических полей
по е.о.ф. к анализу водных масс Баренцева моря. Труды ПИНРО.
вып. 38, с.45-57
198. Шаихмеистер В. А. (1983)
Реализация на ЭВМ некоторых алгоритмов по дискриминант-
ному анализу. Труды ГГО. вып. 308
199. Ширяев Е. Е. (1977)
Новые методы картографического отображения и анали
за геоин-
формании с применением ЭВМ. Недра, М., 183 с.
200. Эфрон Б. (1988)
Нетрадиционные методы многомерного статистического ана-
лиза. Финансы и статистика, М., 262 с.
201. Яглом А. М. (1981)
Корреляционная теория стационарных случайных функции.
Гидрометеоиздат., Л., 280 с.
202. Яковлев В. Н. (1976)

J. Phys. Oceanogr., v. 11, n 8,
p. 1238
−1245
210. Barring L. (1988)
Regionalization of daily rainfall in Kenia by means of common factor
analysis.
J. Climatol., v. 8, n 4, p. 371−389
211. Bennet A. F., Buldol W. P. (1987)
Ocean data assimillation and the Kalman filter: spatial regularity.
J.
Phys. Oceanogr., v. 17, n 10, p. 1583
−1601
212. Borko
wski M. R., Goulet T. (1971)
Comparison of methods for interpolation oceanographic data. Deep
Sea Res., v. 18, n 2, p. 269
−274
213. Christenson W.
J., Bryson R. A. (1966)
An investigation of the potential of component analysis for
weather
classification. Mon. Wea. Rev., v. 94, p. 697
−704
214. Coulter R. F. (1983)
Application of the bayes decision rules. Proc. 17th Intern. Symp.
Remote sens. Environ. Amsterdam, v. 2, p. 589
−597
215. Davis R. E. (1977)
Techniques for statistical analysis and prediction of geophysical fluid
systems. Geophys. astrophys. Fluid Dynamics, v. 8, p. 245

An investigation of the El
−Nino−South Oscillation cycle with
statistical models.
J. geoph. Res., C 92, n 13, p. 14251−14270
222. Gonella
J. (1972)
A rotary
−component method foe analyzing meteorological and
oceanographic vector time series. Deep Sea Res., v. 19, p. 833
−846
223. Hannes G. (1976)
Factor analysis of coastal air pressure and
water temperature. J. Appl.
Meteor., v. 15, p. 120
−126
224. Hasselmann K. (1976)
Stochastic climate models. Part 1. Tellus, v. 28, p. 473
−485
225. Horel
J. D. (1984)
Complex principal component analysis: theory and examples.
J. Clim.
Appl. Meteor., 23, p. 1660
−1673
226. Horel
J. D., Wallace J. M. (1981)
Planetary scale atmospheric phenomenon associated
witn the
southern oscillation. Mon. Wea. rev., v. 109, p. 813
−829

shallo
w sea. Acta ocean. sin., 3, n 4, p. 451−461
233. Lopatukhin L.
J., Rozhkov V. A. (1982)
The Baltic sea zoning by means of
wind and wave probability
characteristics. Proc. of XIII Conf. of the Baltic Oceanogr., Helsinki,
v. 2, p. 522
−534
234. Lorenz E. (1956)
Empirical orthogonal functions and statistical
weather prediction.
Statistical Forecasting Pro
ject, Sci. Rep. n 1, MIT, 48 p.
235. Makriakis S., Winkler R. L. (1983)
Averages of Forecats: Some empirical results. Management Sci., Vol.
29, n 9, p. 987
−996
236. Maves
J. L. (1985)
Application d
'un modele chaine Markov a la prevision du temps a
longue echeance. Meteorology and Hydrology, n 1, 2, p. 41
−48
237. McBoyle G. R. (1972)
Factor analysis approach to a climatic classification of Europe.
Climatol. Bull., n 12, p. 1
−11
238. Michaelsen
J. (1985)

−6.14
244. Nichol D. G. (1987)
Autonomous Extraction of an Eddy-like structure from infered
images of the Ocean. IEEE Transact. on Glosci. and Remote sens., v.
GE25, n 1, p. 28
−34
245. Nielsen P. B. (1980)
Orthogonal representation of oceanographic data. Rept. Inst. fis.
oceanogr. Kopenhavn. Univ., 42, p. 129
−144
246. North G. R. et al. (1982)
Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions.
Mon. Wea. Rev., 110, p. 72
−82
247. Perry A. H. (1970)
Filtering climatic anomalies fields using principal component
analysis. Transact. Inst. Brit. Geographers, 50, p. 55
−72
248. Preisendorfer R. W., Barnett T. P. (1977)
Significance tests for empirical orthogonal functions. Fifth
conference on probability and statistics in atmospheric sciences, Las
Vegas, Nevada, November 15.18, p. 169
−172
249. Preisendorfer R. W., Mobley C. D., Barnett T. R. (1988)
The principal discriminant method of prediction: theory and
evalution.
J. Geoph. Res. D., Vol. 93, n 9, p. 10815−10830
250. Qiu D., Zhou S., Zi C. (1985)
Application of cluster analysis method in determining
water masses

wind stress 1964−1979. J. Geoph. Res., 91,
p. 14181
−14191
257. Solo
w A. R. (1988)
A Bayesian approach to statistical inference about climate change.
J.
of Climate, Amer.Meteor. Society, Vol. 1, p. 512
−521
258. Stundev M. (1987)
The potential for expert system development in meteorology. Reseach
Associate Artificial Intelligence Branch GEOMET Technologies,
Inc. Germonto
wa, Maryland, p. 1−2
259. Time series in the time domain. Handbook of statistics vol. 5 /
Hannan
J., Krishnaiah P. R., Rao M. M. Amsterdam, North−Holland,
1985, 490 p.
260. Wallace
J. M., Dickinson R. E. (1972)
Empirical orthogonal representation of time series in frequency
domain.
J. Appl. Meteor., 11, p. 887−892
261. Weare B. C. (1983)
Interannual variation in net heating at the surface of the tropical
Pacific ocean.
J. Phys. Ocean., v. 13, n 5, p.873−885
262. Weare B. C. (1977)
Empirical orthogonal analysis of Atlantic Ocean surface temperarure.
Quart.

269. Yao Dirong (1988)
The nonlinear discriminant and step
wise nonlinear discriminant
analysis. Adv. Atmos. Sci., 5, n 1, p. 27
−31